[求助]弱弱的统计学基础问题

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我有一个统计的基础问题不明白，特此请教。就拿一个最简单的一元线性回归来说，一个复可决系数检验（95%成功概率），F检验（95%成功概率），残差序列不相关的D-W检验（95%成功概率），残差异方差的Glejser检验（95%成功概率）必须都通过才行，该模型正确的概率只有(95%)^4=81.4%。也就是每建5个这样的模型大约就有一个是错误的。更遑论复杂的多元回归一大把的检验，这样的统计学有什么意义？

[此贴子已经被作者于2009-6-4 8:31:20编辑过]

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关键词：统计学基础 统计学 Glejser 一元线性回归 多元回归 基础 统计学

一元线性回归中，F检验、T检验等不是独立的啊，不能这么算概率的哦，一元中，F、T、r的检验完全相同

是的，他们的概率相同

Roughly right is better than precisely wrong.这是从实践角度讲的。但是作为一门学科，它的发展就是分化的趋势。
我觉得应该可以把统计跟计量分开一点看吧。统计偏实用的，你想想统计里有很多公式都是简化的，还有很多内容从理论上来说似乎是没有意义的，但是放在现实中就很有意义，比如那个“弃真”“去伪”的概率。
但是对于计量来说，模型要求这么高是有意义的，好比一个新药总要万无一失才能上市。让我们觉得困难的实际上是实际操作中信息的不对称和稀缺吧